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调节结构单元的连接以实现宽电位窗口内稳定的尖晶石基阴极
dz2 方向的键与 d xy 平面上的键结合，从而显著减轻 JT 畸变并抑制放电至 2.0 V 时的相变。按照这种策略，制备的尖晶石基正极实现了约 290 mA hg -1 的高可逆容量和高达 957 W h kg -1 的能量密度，并且循环稳定性得到改善。这项工作为传统尖晶石正极以低成本和可持续的方式应用于高能量密度 LIBs 找到了新的机会。关键词：锂离子电池；尖晶石基正极；局部结构连接；限制 Jahn-Teller 畸变；高能量密度。1. 简介为了应对电动汽车 (EV) 和电网储能系统 (PGESS) 对锂离子电池 (LIBs) 日益增长的需求，关键挑战之一是设计低成本、高能量密度的正极材料。 [1-3] 与现有的钴基和镍基层状正极材料（如 LiCoO 2 和 LiNi 1-xy Co x Mn y O 2（0 ≤ x+y ≤ 0.5））相比，锰基尖晶石氧化物 LiMn 2 O 4 因成本低、工作电压可接受而引起了广泛关注。[4-6] LiMn 2 O 4 已广泛应用于便携式移动电源，但由于能量密度低（<500 W h kg -1 ），未在电动汽车和 PGESS 中使用。用 Ni 部分替代 Mn，尖晶石 LiMn 2-x Ni x O 4（0< x <1）（LMNO）在接近 4.7 V 处表现出由 Ni 2+ /Ni 4+ 氧化还原对贡献的额外电位平台，将能量密度推高至 580 W h kg -1 。 [7-10] 尽管如此，由于只有尖晶石骨架上 8a 位上的锂离子可以可逆地嵌入/脱出，因此相对较低的容量（<140 mA hg -1 ）可以进一步改善。 为了获得更高的容量，一种方法是将电位窗口从 3.0 - 4.8 V 扩展到 2.0 - 4.8 V，因为额外的锂离子可以在 3.0 V 以下嵌入 16c 位。 在此过程中，Mn 4+ 会还原到接近 Mn 3+ 的低价态，从而引起严重的 Jahn-Teller (JT) 畸变和从立方相到四方相（1T）的剧烈相变。 [11,12] 晶格对称性降低导致的晶格体积变化大和各向异性应变大，会在块体中引起裂纹，从而导致电接触丧失和结构降解，最终导致容量衰减。因此，通过抑制JT畸变来抑制立方-四方相变是提高3.0 V以下循环稳定性的关键。长期以来，尖晶石正极的研究主要集中在进一步提高结构稳定性，通过用Li、[6,13]Mg、[14,15]替代Mn或Ni
Sn/HC阳极从硬币单元到小袋单元的SN/HC复合材料使用缩放设施
[1] S. Lilley，钠离子电池：廉价且可持续的能源存储，Faraday Insights，https：//wwwww.faraday.ac.uk/wp- content/uploads/ploads/2021/06/faraday_insightsights_11_final.pdf，（2024年8月）。[2] A. Tripathi，C。Murugesan，A。Naden，P。Curran，C。M。Kavanagh，J.M。Candliffe，A。R。Armstrong和J. T. S. Irvine，Batteries Supercaps，2023，6，1-7。[3] Y.
将工程设计过程集成到可再生能源单元的STEM Makerspace中的影响，以培养学生的系统思维技能
目前，世界各地的科学教育系统面临着全球挑战，尤其是在预期与可持续发展计划有关的环境变化方面。与气候变化有关的复杂系统问题，基于化石的能源储量减少以及对经济产生影响的社会环境问题，使利益相关者意识到可持续性发展教育（ESD）计划。本研究旨在研究STEM-PBL集成工程设计过程（EDP）在更新能力学习单元中的有效性，以提高学生的系统思维能力。对XI年级的67名高中学生进行了非等效对照组设计的定量体验心理研究。结果表明，用STEM-EDP教授的学生的表现比以传统STEM学习方法学习的学生更好。此外，这种学习策略还鼓励学生积极参与每个EDP过程，以便他们在心灵和动手的活动中表现出良好的表现，这会影响增加学生的系统思维能力。此外，实施STEM-EDP学习是为了发展学生通过应用技术和工程活动设计的能力，并特别注意基于设计的理论。它不需要学生和老师准备超级学化的技术，因为在这种学习设计中的技术集成使用了便宜，简单且“易于查找”设备，以创建更有意义的学习包。在关键的教学法中，STEM-PBL综合EDP可用于系统地通过工程设计思维过程来促进学生的STEM识字和思维技能，从而扩大学生的认知构建和观点，以减少常规教育学中的例行工作。
等长运动任务中单个运动单元的控制和训练受到共同输入信号的限制
摘要 神经接口的最新发展使得实时和非侵入性地跟踪运动神经元脉冲活动成为可能。这种新颖的接口可以通过直接从人类神经系统中提取潜在的高维控制信号，为人类运动增强提供有希望的基础。然而，尚不清楚人类能够多灵活地控制单个运动神经元的活动，以有效增加可用于同时协调多个效应器的自由度数量。在这里，我们为人类受试者（N = 7）提供有关支配单个肌肉（胫骨前肌）的运动单元 (MU) 对的放电模式的实时反馈，并鼓励他们通过跟踪二维空间中的目标来独立控制 MU。受试者学习控制策略以针对各种 MU 组合完成目标跟踪任务。这些策略很少对应于神经活动开始时对单个 MU 的独立输入信号的意志控制。相反，MU 激活与 MU 对的共同输入一致，而 MU 对中单个 MU 的激活主要通过改变去募集顺序来实现，这可以通过运动神经元兴奋性的历史依赖性变化来解释。这些结果表明，基于对单个 MU 的独立突触输入的灵活 MU 募集不太可能，尽管去募集可能反映了神经元内在兴奋性的变化或输入或调制。
在（混杂）人类微生物组研究中识别差异丰富的分类单元的现实基准
结果在这里我们开发了一个模拟框架，该框架将校准信号植入实际的分类学概况，包括模仿混杂因素的信号。使用几个全元素组和16S rRNA基因扩增子数据集，我们验证我们的模拟数据与疾病关联研究的真实数据相比，其程度要比以前的基准更大。使用广泛的参数化模拟，我们基准了18种DA方法的性能，并进一步评估了混杂模拟的最佳方法。只有线性模型，Limma，Fastancom和Wilcoxon测试以相对较高的灵敏度正确控制虚假发现。在考虑混杂因素时，这些问题会加剧，但是我们发现事后调整可以有效地减轻它们。在大型心脏代谢性疾病数据集中，我们展示了未能说明诸如药物等协变量的情况，这会导致现实世界中的虚假关联。
推进神经形态计算：利用大脑代码单元和基本代码单元的混合信号设计技术
摘要 —本文介绍了一种突破性的数字神经形态架构，该架构使用混合信号设计方法创新地集成了脑代码单元 (BCU) 和基本代码单元 (FCU)。利用开源数据集和材料科学的最新进展，我们的研究重点是提高神经形态系统的计算效率、准确性和适应性。我们方法的核心在于协调数字系统的精度和可扩展性与模拟处理的稳健性和能效。通过实验，我们证明了我们的系统在各种指标上的有效性。BCU 的准确度达到 88.0%，功率效率达到 20.0 GOP/s/W，而 FCU 的准确度达到 86.5%，功率效率达到 18.5 GOP/s/W。我们的混合信号设计方法显著改善了延迟和吞吐量，实现了低至 0.75 毫秒的延迟和高达 213 TOP/s 的吞吐量。这些结果牢固地确立了我们的架构在神经形态计算中的潜力，为该领域的未来发展奠定了坚实的基础。我们的研究强调了混合信号神经形态系统的可行性及其在该领域发展中的前景，特别是在需要高效率和适应性的应用中。索引术语 — 神经形态计算、混合信号设计、大脑代码单元、基本代码单元。
IQ 电池 5P UL 9540A 报告摘要
由于目标单元的温度未达到或超过电池排气温度，因此未观察到单元到单元的传播。目标单元温度为 26°C，远低于电池排气温度。因此，无法进行单元到单元的传播。模块到模块的传播不适用，因为只有一个模块位于启动单元内。
安大略省卒中科工具包
简介 卒中单元工具包 本工具包旨在为寻求建立和维持卒中单元的医疗保健组织提供帮助，该工具包基于从设有卒中单元的医院获得的信息和知识，并符合《加拿大卒中最佳实践建议》。希望该工具包有助于新单元的建立或现有单元的改进。该工具包提供了概述以帮助指导实施。它提供了实用建议，介绍了一系列服务提供选项的优缺点，建议了各个机构如何支持服务提供的改进，并确定了要使用的关键资源。 2015 年夏秋季，在全省范围内对符合安大略卒中网络 (OSN) 卒中单元定义的组织进行了调查。共有 28 个拥有不同规模的急性 (ASU)、综合 (ISU) 和康复 (RSU) 单元的组织做出了回应。调查的目的是收集建立卒中单元的实际经验。调查结果确定了在整个工具包中共享的策略。该工具包将使组织能够识别问题或挑战，并利用为此目的收集的信息和其他资源制定战略。如有其他问题或联系现有中风部门，请参阅 CorHealth Ontario 网站上此工具包中的联系人列表。
管理研究中的方法论问题
表13.9。 标准的优先权重和替代方案的得分227图 13.5。 目标，标准和替代方案的层次结构228表13.10。 基本规模228表13.11。 标准的优先级权重230表13.12。 替代方案的加权平均得分231图 13.6。 恒定和可变的生产功能返回比例235图 13.7。 生产的可能性集和有效的边界236表13.13。 五个单位的输入 - 输出数据238表13.14。 最佳解决方案239图 13.8。 单输入 - 单输出单元的CCR效率240表13.15。 五个单个输入单个输出单元的数据240表13.16。 单位输出消耗的输入240图 13.9。 CCR效率的两输入 - 单式输出单元241表13.17。 五个单输入– TWO输出单元的数据241表13.18。 用单位输入产生的输出241图 13.10。 单输入 - 输出单元的CCR效率242图 13.11。 单输入 - 单输出单元的BCC效率246表13.9。标准的优先权重和替代方案的得分227图13.5。目标，标准和替代方案的层次结构228表13.10。基本规模228表13.11。标准的优先级权重230表13.12。替代方案的加权平均得分231图13.6。恒定和可变的生产功能返回比例235图13.7。生产的可能性集和有效的边界236表13.13。五个单位的输入 - 输出数据238表13.14。最佳解决方案239图13.8。单输入 - 单输出单元的CCR效率240表13.15。五个单个输入单个输出单元的数据240表13.16。单位输出消耗的输入240图13.9。CCR效率的两输入 - 单式输出单元241表13.17。五个单输入– TWO输出单元的数据241表13.18。用单位输入产生的输出241图13.10。单输入 - 输出单元的CCR效率242图13.11。单输入 - 单输出单元的BCC效率246
